mbrl is a toolbox for facilitating development of Model-Based Reinforcement Learning algorithms. It provides easily interchangeable modeling and planning components, and a set of utility …

2023年2月13日 · Bellman是使用在Python中基于模型的强化学习（MBRL）的软件包，并在无模型的强化学习软件包的基础上构建。 Bellman提供了一个框架，可以灵活地组合基于 模型 的 强 …

2022年7月19日 · 为了简便，我们本章中将Model-Based RL简称为MBRL，将Model-Free RL简称为MFRL。 我们说过，强化学习根据是否为环境建模可以分为两大类，Model-Free算法 …

为了解决无模型强化学习中的这一数据效率低下的问题，人们开始转向基于模型强化学习（Model-Based Reinforcement Learning，MBRL）的方法。 MBRL的基本思想在于首先建立一个环境的 …

Model-Based Reinforcement Learning (MBRL) 是一种强化学习方法，与无模型强化学习（Model-Free RL）不同，它假设智能体可以了解或学习环境的模型，通过该模型对环境的行为进行预 …

2025年2月2日 · mbrl 算法的核心思想是，通过学习环境的 动态模型 和奖励函数，利用这些模型进行规划和决策，从而提高样本效率。 与 Model-Free RL 直接学习策略或价值函数不同， …

2019年7月3日 · Beyond cataloguing performance, we explore and unify the underlying algorithmic differences across MBRL algorithms. We characterize three key research challenges for future …

2024年6月8日 · MBRL-Lib是一个专为简化模型驱动的强化学习算法开发而生的工具箱。 它提供了即插即用的建模与规划组件，以及一系列便捷函数，使得仅需几行代码就能实现MBRL算法的 …

Motivation offlineRL算法虽然有相对于offline dataset行为策略的性能提升保证，但是相较于reference policy确实没有的，因此直接应用offline RL可能导致性能退化。e.g. 操纵机械臂的情 …

我们说过，强化学习算法可以根据是否为环境建模分为两大领域，mfrl与mbrl，一般认为这是强化学习算法最大、最基础的分类方式。 由于MFRL已经发展得比较成熟、适合于更通用的问题， …